天才創(chuàng)始人對談AI教父Hinton：多模態(tài)是AI的未來，醫(yī)療將發(fā)揮AI最大的潛力(18)

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2024-05-21 20:45:29 網(wǎng)易

主持人：當(dāng)你看到今天正在進(jìn)行的研究類型時(shí),，你是否認(rèn)為我們把所有的雞蛋都放在一個(gè)籃子里,，我們應(yīng)該在這個(gè)領(lǐng)域更加多樣化我們的想法？或者你認(rèn)為這是最有前途的方向然后全力以赴,？

Hinton：我認(rèn)為擁有大型模型并在多模態(tài)數(shù)據(jù)上訓(xùn)練它們,，即使只是為了預(yù)測下一個(gè)單詞，也是一種非常有前途的方法,，我們應(yīng)該全力以赴,。顯然，現(xiàn)在有很多人在做這件事?？吹接泻芏嗳怂坪踉谧霪偪竦氖虑?，這很好。我認(rèn)為大多數(shù)人走這條路是可以的,，它效果很好,。

主持人：你認(rèn)為學(xué)習(xí)算法真的那么重要嗎，還是只是尺度之一,？我們是否有數(shù)百萬種方法可以達(dá)到人類水平的智能,，或者我們需要發(fā)現(xiàn)少數(shù)幾種？

Hinton：特定的學(xué)習(xí)算法是否非常重要,，或者是否有各種各樣的學(xué)習(xí)算法可以完成這項(xiàng)工作,，我不知道這個(gè)問題的答案。但在我看來,，反向傳播某種意義上是正確的做法,。獲得梯度以便更改參數(shù)使其更好地工作，這似乎是對的,，而且它也取得了驚人的成功,。

可能還有其他學(xué)習(xí)算法，它們是獲得相同梯度的替代方法,，或者將梯度轉(zhuǎn)移到其他東西上,，并且也有效。我認(rèn)為現(xiàn)在這一切都是開放的,，也是非常有趣的問題,，關(guān)于是否還有其他你可以嘗試和最大化利用的東西，可以為你提供良好的系統(tǒng),，也許大腦這樣做是因?yàn)檫@樣更容易,。但反向傳播在某種意義上是正確的做法，我們知道這樣做效果很好,。

主持人：最后一個(gè)問題,，當(dāng)您回顧您幾十年的研究歷程，您最引以為豪的成就是什么,？是你學(xué)生的成就嗎,？或者是您的研究成果？在您的整個(gè)職業(yè)生涯中,，您最引以為豪的是什么,？

Hinton：我的回答是玻爾茲曼機(jī)的學(xué)習(xí)算法。這個(gè)算法非常優(yōu)雅,，盡管在實(shí)踐中可能并不實(shí)用，但這是我和 Terry共同開發(fā)的過程中最享受的事情，也是我最引以為豪的成就,，即使它可能是錯(cuò)誤的,。

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(責(zé)任編輯：張蕾)

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